Вы заходите в кабинет к врачу, а специалист разговаривает с вами, не отрывая глаз от монитора компьютера. Признайтесь, такие ситуации случаются все чаще... В последнее время медицинские работники все меньше смотрят на пациентов, и коммуникация между ними сводится к минимуму. Внедрение в практику здравоохранения информационных технологий существенно изменяет формы и способы взаимодействия врачей и пациентов, процедуры диагностики и лечения, методики профилактики заболеваний и восстановления здоровья. С другой стороны, быстро и сам врач рискует потерять свою экспертную роль и быть вытеснен искусственным интеллектом из его традиционной ниши.
Новые решения в области искусственного интеллекта, робототехники, беспроводной связи, обработки и анализа информации, дополненной и виртуальной реальности способствуют стремительному расширению цифровой медицины. Технологии искусственного интеллекта кардинально меняют мировую систему здравоохранения, медицинскую диагностику, позволяют приблизиться к персонализированной медицине, повысить качество услуг здравоохранения при одновременном снижении расходов для клиник. По мнению аналитиков, у искусственного интеллекта есть большой потенциал в проектах ухода за пожилыми людьми, исследования генома, открытия новых лекарств, медицинской визуализации и диагностике различных заболеваний.
Мощным драйвером для развития цифровой медицины стала пандемия коронавируса. По некоторым оценкам, за 2020 год удалось сделать то, на что в обычных условиях требовалось семь лет. Например, в Германии с 2020 года впервые в мире пациентам начали назначать медицинские добавки, которые доступны по рецепту и включают цифровые дневники для больных диабетом, функции для поддержки физиотерапевтических или психотерапевтических процедур, а также для измерения артериального давления. Необходимость обеспечить оперативную массовую помощь больным, в том числе в дистанционном формате, привела во многих странах к смягчению нормативных ограничений, регулирующих использование отдельных технологий.
При переходе к цифровой медицине вопросы этики стали ключевыми и во многом определяют скорость технологического прогресса в этой сфере. Электронные медицинские записи являются данными для машинного обучения, а созданные на их основе алгоритмы могут выявлять аномалии более точно, чем обученные люди, особенно в областях онкологии и кардиологии. Однако остро стоит вопрос, в какой мере можно использовать сведения о здоровье граждан для обучения искусственному интеллекту? Медицинские данные представляют собой сведения, составляющие врачебную тайну, а врачебная тайна — один из важнейших принципов в профессиональной медицинской этики, кроме того, она защищена законом.
Преимущества и риски, которые влечет за собой дальнейшее расширение цифровой медицины и использование искусственного интеллекта в здравоохранении, обсуждаются в последнее время на самых разных площадках. Одной из таких дискуссионных площадок стал Республиканский форум с международным участием «Биоэтический университет», организованный Республиканским центром биоэтики БелМАПО при поддержке ЮНЕСКО и под патронажем Национальной комиссии по делам ЮНЕСКО.
— Цифровая медицина экономит время, минимизирует контакты и соответственно риск инфицирования, что было особенно актуально в пандемию. Помогает получить компетентную информацию в случае невозможности очной консультации или проконсультироваться в случае редкого заболевания при отсутствии или недостатке знаний у местных врачей. Есть возможность создания цифровых консилиумов, обмена опытом в лечении заболеваний между группами врачей на цифровых платформах, — рассуждает ведущий научный сотрудник, руководитель сектора гуманитарных экспертиз и биоэтики Института философии РАН, профессор кафедры истории и философии науки этого института Ольга Попова.
Для примера: в России действует медицинский цифровой диагностический центр MDDC. Подключившись к платформе, врачи из клиник со всей страны могут собрать цифровой консилиум, чтобы проконсультироваться по терапии, кардиологии, радиологии, онкологии, хирургии, стоматологии... На MDDC также действуют цифровые аналоги клинико-диагностической, патоморфологической, гистологической лабораторий, где, как и в «физических» лабораториях, могут обрабатываться и анализироваться результаты клинико-диагностических лабораторных исследований, а также рентгеновские снимки, КТ, ЭКГ, УЗИ и другие исследования. В основе сервиса лежат технологии искусственного интеллекта для обработки и анализа данных. В центре экспертного мониторинга высококвалифицированные врачи координируют работу врачей-специалистов MDDC из всех подключенных регионов и разбирают наиболее сложные случаи, требующие экспертной оценки.
В московских клиниках с октября 2020 года как один из модулей поддержки принятия врачебных решений внедрен «Цифровой помощник врача». На основании жалоб пациента сервис с помощью искусственного интеллекта определяет три наиболее вероятные диагнозы из 265 групп заболеваний.
В последнее время ИТ-индустрия обеспечивает все более широкий круг возможностей. Web-приложения и «умные датчики» становятся неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Такие возможности используют прежде всего любители спорта и активного образа жизни. Например, Nike выпускает кроссовки с датчиками в подошвах, Adidas — футболки с электродами, которые считывают сердцебиение, очень популярны браслеты и часы, фиксирующие физическую активность. Есть датчики, которые сигнализируют, чтобы человек не сутулился, и передают эту информацию на смартфон. А «умные будильники» помогают выспаться, отправляя сигнал для пробуждения в наиболее подходящей фазе сна.
Ключевые направления развития цифровой медицины в краткосрочной перспективе — это внедрение электронных медицинских карт, развитие концепции «подключенный пациент» (мониторинг состояния и оказание медицинских услуг с помощью встроенных интеллектуальных устройств) и телемедицина. В широком смысле под «умной медициной» подразумевается интеллектуальное здравоохранение, использующее новейшие мобильные и цифровые достижения в области здоровья, что стимулирует развитие умных и подключенных медицинских девайсов, обеспечивающих постоянное отслеживание показателей пациентов вне стен медицинских учреждений и, соответственно, предупреждение заболеваний.
ООН включила в декларацию «цели развития тысячелетия» раздел «Цифровое здравоохранение». Ее цель Всемирная организация здравоохранения видит в том, чтобы обеспечить всем людям получение качественных медицинских услуг в нужном месте и в нужное время без связанных с этим финансовых трудностей.
А теперь о проблемных моментах в расширении использования цифровой медицины.
— С одной стороны, цифровизация должна упрощать работу врача, но многие медицинские работники сопротивляются внедрению и использованию таких технологий в своих диагностических и лечебных решениях. Причин много: информационная и эмоциональная перегрузка, неполные или ненадежные данные, проблемы сохранения конфиденциальности информации и так далее. Цифровизацию врачи рассматривают как дополнительную нагрузку, причем не оплачиваемую, — подчеркивает Ольга Попова. — Не добавляет доверия и то, что многие цифровые решения создаются в отрыве от понимания рабочего процесса врача. Разработчики не имеют ни медицинского образования, ни опыта взаимодействия с медицинскими организациями. Поэтому все программы обязательно нужно разрабатывать при непосредственном участии медиков. В общем, точность решений в медицине чрезвычайно важна, так как ошибки будут стоить пациенту очень дорого...
Еще один важный нюанс — искусственный интеллект частично обезличивает взаимоотношения в медицине, и в рамках новой модели пациент взаимодействует с автоматизированными медицинскими агентами и системами, а не с живым человеком. Между прочим, известно, что успех лечения на 60 процентов зависит от доверия пациента к врачу, который тот может вызвать только с помощью эмпатии и личного эмоционального контакта с пациентом, при котором у больного возникнет уверенность в искреннем желании врача ему помочь. В совсем недалекой перспективе то, с чем люди обычно обращаются к врачам — постановка диагноза, назначение курса лечения, рецепт, проведение медицинских манипуляций — все чаще будут выполнять машины. Хорошо, если освобождение врачей от сложной задачи сопоставления огромного массива данных для диагностирования заболеваний позволит им уделить больше внимания и заботы пациентам и проявить свои человеческие качества в полной мере. Но могут случаться и другие ситуации.
Так, в США к тяжелобольному пациенту в палату въехал больничный дрон, на экране которого появилось изображение врача (тот использовал видеочат). Без всяких эмоций специалист сообщил о неблагоприятном прогнозе. Для облегчения страданий предложил морфин, однако предупредил, что это еще сильнее затруднит дыхание. Кроме этого, предложил обеспечить пациенту паллиативную помощь в домашних условиях. Родственники были озадачены не смертельным диагнозом пациента, а той формой, которую выбрал врач для сообщения диагноза. Это как раз пример того, как новые технологии могут отдалять врача от пациента.
Справка
В 2021 году инвестиции в проекты искусственного интеллекта в сфере здравоохранения по всему миру достигли 11,2 млрд долларов против 8 млрд долларов годом ранее. Такие данные в марте 2022 года опубликовал Стэнфордский институт искусственного интеллекта.
— Медицина все меньше рассматривается как искусство работы с телом, а превращается в какую-то математику, алгоритм. Значимость приобретают отдельные параметры, а пациент исчезает как одно целое, — рассуждает Ольга Попова. — Пациент постепенно становится цифровым двойником, превращаясь в поток больших данных, хранящихся на серверах. Автоматизация позволяет рассматривать пациента как совокупность параметров, считываемых в необходимый момент и в определенном смысле могут делать присутствие медицинского персонала ненужным. А у врача, который полностью надеется на алгоритмы, происходит снижение уровня ответственности. Он может потерять свои профессиональные навыки и эмпатию. Жесткое протоколирование медицинских действий, их алгоритмический характер часто вызывают эффект превращения врача в профессиональную медицинскую машину. Не исключено, что в скором времени появится новая модель «цифровой двойник врача — цифровой двойник пациента».
На сегодня системы поддержки принятия врачебных решений (CDSS) наряду с телемедициной и электронными медицинскими картами являются одним из ключевых секторов развития цифровой системы здравоохранения. CDSS могут использоваться в стратегиях уменьшения количества ошибок при приеме лекарств. Ошибки, связанные с лекарственными взаимодействиями, считаются распространенными: известно, что до 65 процентов стационарных пациентов подвергаются одной или нескольким потенциально опасным комбинациям.
Но минусы у этих систем тоже есть. Один из них — сокращение времени на общение с пациентами. CDSS может нарушить рабочий процесс врача: если появляется слишком много незначительных предупреждений или рекомендаций CDSS, медицинские работники начинают их отклонять независимо от важности. Это влечет за собой еще и усталость у специалистов. Исследования показали, что опытные врачи, обладающие более обширными практическими знаниями, с меньшей вероятностью будут использовать CDSS.
Еще одна проблема — поддержание базы знаний в актуальном состоянии, с учетом быстрых изменений, происходящих в медицинской практике. Даже самые передовые медицинские учреждения сообщают о трудностях с обновлением своих систем, поскольку знания, особенно о новых лекарствах, стремительно меняются.
В частности, Всемирная организация здравоохранения указала на негативные последствия применения искусственного интеллекта в медицине, если в основе его разработки и использования не будут заложены этические принципы и защита прав человека. Эта же организация опубликовала рекомендации, в которых изложены принципы ограничения рисков и максимального использования возможностей искусственного интеллекта в здравоохранении.
Дилемма заключается в том, что для более эффективной деятельности искусственного интеллекта требуются максимально полные данные о пациентах, как непосредственно медицинские, так и социальные. Прежде чем использовать большие данные, нужно решить главный этический вопрос: как обеспечить пациенту конфиденциальность? Если будет открыт доступ к сведениям о состоянии физического, психического здоровья, склонности к суициду и т.д., Это может привести к дискриминации при приеме на работу, неравенству при получении медицинской страховки и подобное. Данные, составляющие медицинскую тайну, все более востребованы третьей стороной. Развитие цифровой медицины ставит государство перед выбором: сохранить за пациентом бесспорное право на владение медицинскими данными или точечно менять законодательство, разрешив обработку деперсонифицированных данных, не спрашивая согласия на то пациента, но в конечном итоге это будет сделано в интересах личности и общества...
Наффилдский совет по биоэтике (Великобритания) сформулировал следующие этические проблемы использования искусственного интеллекта в медицине: это возможность принятия искусственным интеллектом ошибочных решений; вопрос о том, кто несет ответственность, если искусственный интеллект используется для поддержки принятия решений и ошибается; обеспечение защиты данных (например, любой снимок — это персональные данные человека, что существенно усложняет задачу информационной безопасности); обеспечение общественного доверия к разработке и использованию технологий искусственного интеллекта — и другие.
По мнению членов Наффилдского совета по биоэтике, ключевая задача — сделать так, чтобы искусственный интеллект был совместим с общественными интересами и одновременно способствовал инновациям в секторе здравоохранения.
Надежда НИКОЛАЕВА
Два дня были насыщены уникальными выставками, полезными проектами и интерактивными площадками.
Один из лучших участковых Могилева-о пути к мечте и профессиональных буднях.
Тельцы будут в центре событий с самого начала недели.